Classification de drones basée sur le kurtosis spectral appliqué aux signaux de communication des drones
Résumé
Dans cet article, nous présentons une méthode de détection et de classification des drones fondée sur l’analyse de leurs signaux radiofréquence (RF). La détection repose sur une phase d’extraction de caractéristiques, suivie d’une classification assurée par un réseau de neurones profond. Nous proposons d’utiliser le kurtosis spectral des signaux captés comme vecteurs de caractéristiques pour alimenter le classifieur. L’efficacité de notre approche est évaluée à partir d’une base de données contenant des signaux RF de différents drones ainsi que l’activité radio en absence de drone. L’approche que nous proposons atteint une précision pouvant aller jusqu’à 99 %, surpassant ainsi les méthodes existantes de la littérature s’appuyant sur l’utilisation d’autres métriques d’entrée pour le classifieur comme le spectre radiofréquence.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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